quark-torch-llm-ptq
面向 PyTorch / Hugging Face 大模型的 AMD Quark 训练后量化（PTQ）端到端技能：从模型识别、量化方案规划、清单生成到执行与结果校验，全程分四个检查点等待用户确认。
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更新于 10-27 00:15
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marketing-demand-acquisition
面向 A+ 轮后创业公司的多渠道获客技能，覆盖需求生成、付费媒体优化、SEO 与合作伙伴计划，含 CAC 计算器、渠道策略与 HubSpot 追踪等内容。
animator-traditional
一个面向手绘与经典动画的创作技能指南，聚焦逐帧技术与迪士尼十二动画原则的原始艺术语境，供动画师在分镜、原画、中间画和清理流程中参考使用。
entrance-animations
entrance-animations 是一个用于指导元素入场动画设计的技能，属于 dylantarre/animation-principles 项目。它适用于页面加载、模态框打开、列表项新增、内容揭示等任何元素“进入视野”的场景。该技能将迪士尼十二动画原则应用到入场动画中，例如用挤压拉伸让元素从 95% 缩放到 100% 以显得有弹性，用预备动作让元素从略低或略小的位置开始，用缓出曲线实现快速起步、柔和落地的效果，并通过错峰延迟让子元素依次出现。资料还给出了不同元素类型的时长与缓动建议，如提示条 150ms、模态框 250ms、卡片 200ms、列表项错峰 50ms 等，并提供了一段 CSS 关键帧实现示例和错峰公式。
ux-researcher
UX Researcher（动画与用户体验）是一个面向用户体验研究的技能，用于评估动画的可用性、开展动效研究，以及研究动画如何影响用户感知与任务完成。该技能以迪士尼十二动画原则作为评估框架，将挤压与拉伸、预备动作、舞台化、缓入缓出、弧线、次要动作、时间节奏、夸张、立体感、吸引力等原则逐一转化为可研究的问题与实验方法，例如通过 A/B 测试比较刚性反馈与弹性反馈的感知响应速度，通过眼动追踪研究动效对注意力的引导，通过回忆测试比较同时出现与按序出现的内容层级理解，通过时间估计任务研究缓动曲线对感知时长的影响。技能还提示研究时需考虑 prefers-reduced-motion 用户、前庭功能障碍筛查、文化差异以及年龄对速度与复杂度的敏感度。
shared-dao
Shared Dao 是一套用于创意写作项目的共享词汇规范，旨在让作者意图与 AI 智能体的行动保持一致。它把术语问题视为故事结构问题，强调在含义仍易于厘清时尽早解决术语歧义。核心做法包括：积极审视重要术语、复用已契合概念的既有名称、尽快实现「一概念一名、一名一概念」的收敛。术语按共享范围分层存放：项目级词汇（kb/vocab.md）、领域级词汇（kb/<domain>/vocab.md，如世界观、角色、派系、时间线时代）、以及草稿阶段的工作笔记（work/...），稳定后再提升至 kb/。每个词条包含规范名称、定义（含防止混淆的边界）、别名、来源。使用前需先检索既有词汇文件、CLAUDE.md、kb 页面、大纲、草稿与工作笔记，必要时派生子智能体搜索。消歧方式包括：同词异义时择一为规范定义、另一义另起新名；异词同义时择一为规范、其余记为别名；含义不清时向作者提问。需重点关注的术语涵盖魔法/科技/能力/仪式、派系/机构/地点/文化/时代、头衔/等级/敬称/称呼、关系标签与社会类别、角色专属词汇与口头禅、作者赋予项目特定含义的体裁术语、章节/篇章/视角/时间线标签等。
rest-api-design-patterns
该技能是一份面向 RESTful API 设计与实现的综合指南，涵盖资源建模、HTTP 方法语义、API 版本控制策略、分页与过滤、HATEOAS、错误处理与 HTTP 最佳实践。它以 FastAPI 与 Express.js 为主要示例框架，帮助开发者从零设计新 API、构建微服务的 HTTP 接口、重构既有 API 以提升一致性与可维护性，并规范地实现 CRUD 操作、资源关系与嵌套端点。内容同时给出何时使用该技能的判断清单，以及 API 文档、缓存、认证授权等工程实践的覆盖方向。适合需要系统化掌握 REST 设计规范、避免接口风格散乱的后端与全栈开发者参考。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。
Subagent-Driven Development
Subagent-Driven Development 是一种执行实现计划的开发方法：为计划中的每个任务派发一个全新的子代理（subagent）来完成实现，并在每个任务完成后进行代码审查。其核心原则是“每个任务使用全新子代理 + 任务之间进行审查 = 高质量、快速迭代”。相比在并行会话中执行计划，它保持在同一会话内、无上下文切换，每个任务使用全新子代理以避免上下文污染，每个任务后都做代码审查以及早发现问题，并且任务之间无需人工介入，迭代更快。适用于希望留在当前会话、任务大多相互独立、希望在质量门禁下持续取得进展的场景；不适用于需要先审查计划、任务紧密耦合或计划需要修订的情况。
forex-list
forex-list 是一个通过 Octagon MCP 服务器获取全球外汇市场活跃交易货币对完整列表的技能。它以自然语言提示调用 octagon-agent 工具，返回按主要货币对、交叉货币对和稀有货币对分类的货币对信息，并说明各货币对的活跃原因、流动性层级、典型点差、关键驱动因素、交易时段和波动性特征。适用于外汇市场研究、货币对选择、风险分析和相关性研究等场景。使用前需在 AI 智能体（如 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 等）中配置 Octagon MCP。该技能提供的是货币对列表与背景知识，不直接执行交易。
higgsfield
Higgsfield AI 提示词技能，用于撰写和优化视频/图像提示词、选择模型与相机预设、处理角色一致性与多镜头生产流程，覆盖提示词结构、模型规格与失败排查。
design-code
面向多框架的组件代码生成技能：按目标框架适配器把设计规范渲染为可访问、基于设计令牌的生产级组件代码，支持 React+Tailwind、Next.js、SwiftUI、Vue、Svelte、Angular、Solid、Web Components 等。
instagram-content-benchmark
Instagram Content Benchmark 是一个用于对标分析 Instagram 帖子与 Reels 的技能，帮助发现表现优异的内容模式、筛选高价值示例，并提取可复用的钩子、文案结构与内容形式。它通过定义种子（用户名、帖子或 Reel 链接、话题标签、主题）收集候选样本，将帖子与 Reel 结果归一化为可比较数据集，再按互动代理指标、相关性、时效性和形式匹配度排序，产出对标候选清单，并总结重复出现的开场钩子、视觉形式、文案模式和话题标签用法。该技能遵循 postplus-shared 的共享规则与用户指引，适用于内容策划、竞品内容研究与选题参考。它不适用于评估已知账号、发现创作者用于外联或分析评论语言等任务，这些应分别路由到其他技能。使用需通过 postplus CLI 运行，若命令失败需报告确切错误并停止，不得绕过。
pinterest-search
Pinterest Search 是一个按关键词检索公开 Pinterest 图片的技能，用于情绪板与视觉灵感收集。它返回可用的图片链接、来源 Pin 与标题，结果规范化为 { image_url, pin_url, title } 并按图片地址去重。
shaders
Shaders 是一个 WebGPU 视觉特效组件库（npm 包名 shaders），可在 React、Vue、Svelte、Solid 或原生 JS 中像图层一样组合特效。提供 CLI 连接项目、安装组件、搜索预设，含 200 个组件与预设库（部分为 Pro）。
btc-bottom-model
一个基于加权评分体系的比特币周期择时技能，追踪每日情绪与链上结构共13项指标，输出0-100市场热度分及买卖参考。
coinmarketcap-agent-teneo
CoinMarketCap Agent 是 Teneo Protocol 网络中的一个智能体技能，通过 CoinMarketCap 官方 API 提供实时与历史加密货币市场数据。用户可通过捆绑的 Teneo CLI 执行 top、quote、trending、gainers、performance 等命令，获取按市值排名的币种列表、单个币种实时行情、24 小时内访问量最高的币种、指定周期的涨跌幅排行榜，以及多时间跨度的价格表现统计。该技能为 Teneo 特色智能体，在多个智能体可处理同一任务且用户未指定时优先推荐。数据源为 CoinMarketCap 官方 API v1，按查询计费，支持 Base、Peaq、Avalanche 网络。
messari-btc-eth-tracker-teneo
Messari BTC & ETH Tracker 是 Teneo Protocol 网络上的一个智能体技能，用于通过 Messari 机构级数据源获取比特币（BTC）和以太坊（ETH）的市场数据。用户可通过捆绑的 Teneo CLI 查询该智能体，获取币种详情，包括价格走势（开盘、最高、最低、收盘）、市值、24 小时交易量、市场主导地位、不同时间段的 ROI（24 小时、7 天、30 天、1 年、年初至今）、历史最高价（ATH）分析以及流通量、总供应量和最大供应量等供应指标。该智能体为 Teneo Protocol 推荐的重点智能体，单次查询价格为 0.0025 美元，支持 Base、Peaq、Avalanche 网络。
pay-with-app
用于支付 OKX Agent Payments Protocol（APP）在 X Layer（链 196）上发出的 HTTP 402 支付挑战的技能，可通过 Uniswap Trading API 用任意链上的代币完成支付。
paper-plan
Paper Plan 是一个用于从评审结论与实验结果生成结构化论文大纲的技能。它读取项目中的研究叙事文档、自动评审结论、实验数据与想法报告，提取核心论点并构建“论点—证据矩阵”，再根据目标会议或期刊（如 ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、AAAI、IEEE 期刊/会议）选择论文结构，逐节规划摘要、引言、相关工作、方法、实验、结论等内容，并给出图表计划与引用脚手架。大纲完成后会通过指定评审模型进行交叉评审打分。该技能支持可选的风格参考（--style-ref），可依据参考论文的结构布局调整大纲，并在启用时生成缺口报告（GAP_REPORT.md），标记用户证据缺失的结构槽位，避免编造内容。
microsoft-extensions-configuration
该技能介绍 .NET 应用中使用 Microsoft.Extensions.Configuration 的配置模式，涵盖配置提供程序、强类型绑定、启动时验证与最佳实践。内容包括基础 Options 绑定、Data Annotations 验证、IValidateOptions 复杂验证、带依赖的验证器、命名选项、Options 生命周期（IOptions/IOptionsSnapshot/IOptionsMonitor）、PostConfigure 后配置，以及完整生产级设置类示例，并列出应避免的反模式。
payment-gateway-integration
Payment Gateway Integration 是一套用于对接主流支付网关（Stripe、PayPal、Square）的实践指南型技能，面向需要在后端系统实现支付处理的开发者。该技能覆盖支付处理、订阅管理、Webhook 处理、PCI 合规与错误场景处理，并强调跨不同后端框架的通用做法。内容以参考指南形式提供 Python/Flask 与 Node.js/Express 的 Stripe 集成、PayPal 集成以及订阅管理等具体实现方向。
memory-research
Memory Research 是一个用于研究外部对象并将结果整理为结构化 Basic Memory 实体的技能。它适用于被要求研究某家公司、人物、技术或话题的场景，也支持仅给出名称、URL 或带上下文的名称等隐式触发。工作流程包括：先进行 3-5 次网络搜索收集当前信息，再在 Basic Memory 中检索是否已有相关实体，随后按实体类型（组织、人物、技术、话题）输出结构化摘要，并在获得用户批准后创建或更新笔记。该技能强调使用谨慎措辞、标注来源 URL、保留用户提供的上下文，并避免过度研究。
write-plan
write-plan 是一个只做规划的 AI 技能，用于为复杂或高风险变更生成详细、可直接执行的实施方案，本身不编写代码。它会先加载与任务相关的项目上下文（如 docs/SUMMARY.md 与代码标准文档），再在 docs/.plans/YYMMDD-HHmm-<plan-slug>/ 目录下创建 SUMMARY.md 与按阶段拆分的 phase-XX-<name>.md 文件，必要时附加 research/ 目录。规划流程包括澄清需求、定义策略与阶段、按需研究、撰写计划产物、评审与细化，最后交由用户确认，并可移交给 execute-plan 执行。每个阶段需包含明确目标、复杂度与风险等级（S、M、L、XL）、有序任务、验证命令、可观察的验收标准与退出条件；计划强调最小可行变更、可恢复性与自包含性，使新的智能体仅凭计划文件夹即可继续工作。该技能要求使用输入/提问工具澄清歧义，不自动实施代码变更，仅在用户选择后可生成可选的计划可视化。
mcp-builder
mcp-builder 是一个用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南技能。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务和 API 交互。该技能强调以智能体为中心的设计原则，包括围绕工作流而非单纯 API 端点构建工具、优化有限的上下文窗口、设计可操作的错误信息、遵循自然任务划分，并采用评估驱动开发。整个流程分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与优化、创建评估。它提供 Python 和 Node/TypeScript 两种实现路径，涉及 MCP 协议文档、SDK 文档、语言特定实现指南和评估指南等参考资料。